DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC 構造体 (directml.h)

データを深度から空間データのブロックに再配置 (順列) します。 演算子は入力テンソルのコピーを出力します。この場合、深度ディメンションの値は空間ブロック内で高さと幅のディメンションに移動されます。

これは、 DML_SPACE_TO_DEPTH1_OPERATOR_DESCの逆変換です。

構文

struct DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESC {
  const DML_TENSOR_DESC *InputTensor;
  const DML_TENSOR_DESC *OutputTensor;
  UINT                  BlockSize;
  DML_DEPTH_SPACE_ORDER Order;
};

メンバー

InputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

読み取るテンソル。 入力テンソルのディメンションは です { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth }

OutputTensor

型: const DML_TENSOR_DESC*

結果を書き込むテンソル。 出力テンソルのディメンションは で { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth }、次のようになります。

  • OutputChannelCount は InputChannelCount / (BlockSize * BlockSize) として計算されます
  • OutputHeight は InputHeight * として計算されます BlockSize
  • OutputWidth は InputWidth * として計算されます BlockSize

BlockSize

型: UINT

移動されるブロックの幅と高さ。

Order

種類: DML_DEPTH_SPACE_ORDER

「DML_DEPTH_SPACE_ORDER」を参照してください。

このセクションの例はすべて、以下の入力を使用します。

InputTensor: (Sizes:{1, 8, 2, 3}, DataType:UINT32)
[[[[0,   1,  2],
   [3,   4,  5]],
  [[9,  10, 11],
   [12, 13, 14]],
  [[18, 19, 20],
   [21, 22, 23]],
  [[27, 28, 29],
   [30, 31, 32]],
  [[36, 37, 38],
   [39, 40, 41]],
  [[45, 46, 47],
   [48, 49, 50]],
  [[54, 55, 56],
   [57, 58, 59]],
  [[63, 64, 65],
   [66, 67, 68]]]]

例 1. Depth-column-row order

BlockSize: 2
Order: DML_DEPTH_SPACE_ORDER_DEPTH_COLUMN_ROW
OutputTensor: (Sizes:{1, 2, 4, 6}, DataType:UINT32)
 [[[[ 0, 18,  1, 19,  2, 20],
    [36, 54, 37, 55, 38, 56],
    [ 3, 21,  4, 22,  5, 23],
    [39, 57, 40, 58, 41, 59]],
   [[ 9, 27, 10, 28, 11, 29],
    [45, 63, 46, 64, 47, 65],
    [12, 30, 13, 31, 14, 32],
    [48, 66, 49, 67, 50, 68]]]]

例 2. 列行の深さの順序

BlockSize: 2
Order: DML_DEPTH_SPACE_ORDER_COLUMN_ROW_DEPTH
OutputTensor: (Sizes:{1, 2, 4, 6}, DataType:UINT32)
[[[[ 0,  9,  1, 10,  2, 11],
   [18, 27, 19, 28, 20, 29],
   [ 3, 12,  4, 13,  5, 14],
   [21, 30, 22, 31, 23, 32]],
  [[36, 45, 37, 46, 38, 47],
   [54, 63, 55, 64, 56, 65],
   [39, 48, 40, 49, 41, 50],
   [57, 66, 58, 67, 59, 68]]]]

注釈

OrderDML_DEPTH_SPACE_ORDER_DEPTH_COLUMN_ROW に設定されている場合、DML_DEPTH_TO_SPACE1_OPERATOR_DESCDML_DEPTH_TO_SPACE_OPERATOR_DESCと同じです。

可用性

この演算子は、 で DML_FEATURE_LEVEL_2_1導入されました。

テンソル制約

InputTensorOutputTensorDataType は同じである必要があります。

Tensor のサポート

DML_FEATURE_LEVEL_5_0 以降

テンソル 種類 Dimensions サポートされているディメンション数 サポートされるデータ型
InputTensor 入力 { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } 4 FLOAT64、FLOAT32、FLOAT16、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT64、UINT32、UINT16、UINT8
OutputTensor 出力 { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } 4 FLOAT64、FLOAT32、FLOAT16、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT64、UINT32、UINT16、UINT8

DML_FEATURE_LEVEL_2_1以上

テンソル 種類 Dimensions サポートされているディメンション数 サポートされるデータ型
InputTensor 入力 { BatchCount, InputChannelCount, InputHeight, InputWidth } 4 FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8
OutputTensor 出力 { BatchCount, OutputChannelCount, OutputHeight, OutputWidth } 4 FLOAT32、FLOAT16、INT32、INT16、INT8、UINT32、UINT16、UINT8

要件

要件
サポートされている最小のクライアント Windows 10 ビルド 20348
サポートされている最小のサーバー Windows 10 ビルド 20348
Header directml.h

こちらもご覧ください